调查设计是对调查问题所做的周密计划，调查设计主要涉及到课题的选择、研究对象的选择（抽样）与统计方法的选择。 第一节 调查课题的选择 第二节 研究对象的选择 第三节 统计分析方法的选择

辛钦,A..(1894~1959) 苏联数学家与数学教育家现代概率论的奠基者之一在分析 学、数论及概率论对统计力学的应用方面有重要贡献 辛钦1894年7月生于莫斯科1959年11月卒于莫斯科他 1916年毕业于莫斯科大学并先后在本校及苏联科学院捷克 洛夫数学研究所工作,1927年成为教授,1939年当选为苏联 科

社会上，许多现象之间也都有相互联系，例如：身高与体重、教育程度和收入、学业成就和家庭环境、智商与父母智力等。在这些有关系的现象中，它们之间联系的程度和性质也各不相同。本书第十章提出了两总体的检验及估计的问题，这意味着我们开始与双变量统计方法打交道了。双变量统计与单变量统计最大的不同之处是，客观事物间的关联性开始披露出来。这一章我们将把相关关系的讨论深入下去，不仅要对相关关系的存在给出判断，更要对相关关系的强度给出测量，同时要披露两变量间的因果联系，其内容分为相关分析和回归分析这两个大的方面

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请注意，本章的标题用了一些修辞手法，一般线性模型可不是用一章就可 以说清楚的，因为它包括的内容实在太多了。 那么，究竟我们用到的哪些分析会包含在其中呢？简而言之：凡是和方差 分析粘边的都可以用他来做。比如成组设计的方差分析（即单因素方差分析）

所谓的多元方差分析，就是说存在着不止一个应变量，而是两个以上的应 变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程 度，则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子，即都应作为应变量

从头定义变量的情况多数在建立数据集时出现。但是，当数据集已经建立， 需要整理、转换变量时，碰到的更多情况是需要根据某种条件从原有变量计算新 变量。下面我们将按菜单条目的顺序依次讲解他们的功能。但是，首先我们需要 了解一下所用的对话框界面的情况

在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的情况，有时是希望了解某个变 量对另一个变量的影响强度，有时则是要了解变量间联系的密切程度，前者用下 一章将要讲述的回归分析来实现，后者则需要用到本章所要讲述的相关分析实 现

SPSS 实际上提供了两个结果窗口－－结果浏览窗口和结果草稿浏览窗口。前者 最为常用，显示美观，但非常消耗系统资源；后者实际上是一个 RTF 格式文档， 显示简单朴素，但节省资源。我们可以根据所用计算机的情况选择使用哪一种窗口

在某年某月的某一天，你和你的另一半正在街上为地球表面的平整而贡献自 己的绵薄之力。突然（也许是必然），你觉得有些饿了。这是一个问题，当然， 不用说大家也知道解决问题的方法就是－－吃。不过就是吃也有讲究，可以随便 找个面馆简单的填饱肚子；要求高的话还可以去几星级的地方享受一下；当然还 有的人觉得自己回去做口味也合适